更新时间：2026-08-15 00:02:14
已登记
详细信息
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知识产权名称
网络安全管理威胁情报黑灰产网站数据
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登记编号
DIP2024000001956
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申请人
杭州安恒信息技术股份有限公司
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登记类型
首次登记
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登记有效期
3年
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申请时间
2024-06-21 13:53:21
详细信息
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所属行业
信息传输、软件和信息技术服务业
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交易状态
待交易
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数据规模
501
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更新频次
每日更新
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应用场景
1.网络安全治理：此类情报对于政府监管部门、执法机构、网络安全公司和企业安全团队来说至关重要，它们用于识别、追踪、打击网络犯罪行为，强化网络空间监管与法治建设。 政府监管部门：利用黑灰产网站情报库，政府监管部门能够迅速识别并追踪涉及网络犯罪行为的网站，对违法违规活动进行及时打击，从而维护网络空间的清朗与安全。 执法机构：执法机构在调查网络犯罪案件时，可以借助黑灰产网站情报库中的信息，获取关键线索，提高办案效率，有效打击网络犯罪行为。 2.风险管理：金融机构、电商平台、社交网络等利用此类情报预判潜在的安全威胁，降低数据泄露、欺诈交易、洗钱等风险。 电商平台：电商平台可以利用黑灰产网站情报库，对平台上的交易进行风险评估，及时发现并处置涉及欺诈、洗钱等违法违规行为的交易，保障平台交易安全。
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算法规则简要说明
数据采集：通过公司自研资产探测引擎获取网站相关信息，包括不限于网站url、域名、ip、端口、协议、网站源码信息等等。 数据清洗：对数据进行结构化转换、标准统一、字段清洗以及多维信息聚合，以满足后续数据研判以及分析需求。 数据加工：包含文本特征处理、TextCNN模型训练、模型预测以及分类标签输出四个阶段。 1.文本特征处理阶段，清洗文本，去除噪声和停用词。然后，使用分词技术分割文本为词汇。为了捕捉文本的深层含义，我们采用词嵌入技术Word2Vec，将每个词转换为携带语义信息的词向量。 2.TextCNN模型训练阶段，我们使用卷积神经网络架构。输入层接收处理后的词向量，随后通过多个卷积层，旨在捕捉文本中的短语结构。池化层随后提炼出关键特征，全连接层整合这些特征，最后，输出层通过Softmax函数，生成涉黄、涉赌及正常文本的概率分布。 3.模型预测环节，当有新的文本输入时，它们首先经历与训练数据相同的预处理步骤，然后通过训练好的TextCNN模型进行分类预测。模型输出每个类别的概率，为后续的决策提供依据。 4.输出分类标签阶段，基于预测的概率和预设的阈值，网站被进行分类（黄、赌等）；
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更新频次
每日更新
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存证平台
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